美国可以跨专业申请计算机专业吗？_卢秀颖的博客-新东方前途出国

这是非常重要的一步。CS研究生项目通常期望申请者具备扎实的本科基础。你需要通过自学、参加线上课程（Coursera, edX等）、参加大学提供的非学位课程、或者修读第二学位/辅修等方式，尽可能修完以下核心课程并取得优异成绩：
编程基础：通常要求至少2门，如 Python, Java, C++
数据结构与算法：核心中的核心
计算机组成原理/计算机体系结构
操作系统
离散数学
其他可能要求的：线性代数、概率论与数理统计、数据库、计算机网络、软件工程等。
关键点：确保这些课程的成绩单能被招生委员会看到（例如通过官方认可的在线平台证书、社区大学学分课程、本校的辅修证明等）。仅仅在简历上说“自学过”是不够的。

2. 展现强大的数理能力

数学课程：需要本科阶段学过微积分、线性代数、概率论等数学课程，并且成绩出色，CS对数学逻辑要求很高。
GRE：虽然部分学校不再强制要求GRE，但如果提交，一个出色的GRE成绩（尤其是Quantitative部分的高分）能有力证明你的数理能力。

3. 积累编程和项目经验

个人项目：这是证明你学习热情和实践能力非常好的一种方式。利用学到的知识，自己动手做一些项目（可以是网站、APP、数据分析、小游戏、参与开源项目等），并将代码托管到GitHub。在简历和文书中详细描述这些项目。
实习/工作经验：如果能在科技公司找到软件工程、数据分析、IT支持等相关实习或工作（即使是初级岗位），是非常大的加分项，能证明你的实际应用能力和对行业的了解。
竞赛/在线编程平台：参加Kaggle竞赛、LeetCode刷题等也能展示你的编程能力和解决问题的能力。

4. 强有力的文书材料

个人陈述/目的陈述：这是你讲述“转专业故事”的核心舞台。清晰阐述：为什么转CS？是什么契机让你对这个领域产生浓厚兴趣？（避免只说“薪水高”，要体现真正的热情和理解）。你为此做了哪些具体准备？详细列出你弥补的课程、做的项目、掌握的技能。你原专业与CS的联系？如何将你原专业的独特视角、知识或技能应用到CS领域？(例如：生物背景可以谈生物信息学/计算生物学，金融背景可以谈金融科技/量化分析，艺术背景可以谈人机交互/计算机图形学等)。你的短期和长期职业目标是什么？目标项目如何帮助你实现这些目标？为什么选择这个特定的项目？研究该项目的课程设置、教授研究方向、特色资源等，说明其与你的契合度。
简历：突出所有与CS相关的课程、技能、项目、实习经验、竞赛奖项等。量化你的项目成果。
推荐信：争取至少1-2封来自能证明你学术能力（尤其是数理能力、学习能力）和CS潜力（例如指导你做项目的老师、CS相关课程的老师、CS相关实习的上级）的推荐信。原专业的导师如果能强有力证明你的学习能力和潜力也可以。

5. 选择合适的项目

专门为转专业者设计的项目：越来越多的美国大学开设了针对无CS背景申请者的硕士项目，通常名称中包含 `for Non-Majors`, `for Scientists and Engineers`, `Align`, `Immersion`, `Professional`, `MEng` 等字样，这些项目通常首年或初始学期会集中补核心本科课程。
常规CS硕士项目：如果你已经通过自学等方式修完了绝大部分核心先修课，并且有很强的项目/经历证明你的能力，也可以尝试申请。但竞争会更激烈，需要你的背景足够强。
相关专业：考虑与CS交叉的专业，如数据科学、信息系统、人机交互、计算生物学、金融工程等。这些专业有时对原专业的限制更少，甚至欢迎不同背景的学生。

6. 优异的本科GPA

无论你本科是什么专业，一个高的GPA（尤其是理工科课程的高分）是证明你学习能力和学术潜力的基本指标。

给跨专业申请者的建议

1. 尽早规划：至少提前1-2年开始准备，弥补课程和积累项目经验。
2. 优先考虑转专业友好项目：这是成功率的途径。
3. 课程成绩 > 证书：官方学分课程的成绩单比单纯的在线课程证书更有说服力。
4. 项目质量 > 数量：做几个有深度、能讲清楚的项目比一堆浅尝辄止的项目好。
5. 深入研究目标项目：了解其具体要求和偏好，文书要高度匹配。
6. 不要低估难度：做好充分准备和心理建设。

文科背景转码？

文科背景转CS难度更大，因为缺乏数理基础。除了上述要求，需要更系统地补数学（从微积分开始）和核心CS课程。强烈建议优先申请专门为转专业设计的项目，并更早开始准备。

总而言之，跨专业申请美国CS硕士是完全可行的，并且有明确路径可循，但需要付出显著的努力来弥补专业背景的不足，并通过课程、项目、文书等各个方面证明你的能力和决心。选择专门为转专业者设计的项目会大大提高成功率。